Department of Mechanical Engineering, University of Port Harcourt, East‒West Road, Port Harcourt, Nigeria.
Department of Mechanical Engineering, University of Port Harcourt, East‒West Road, Port Harcourt, Nigeria.
Department of Mechanical Engineering, University of Port Harcourt, East‒West Road, Port Harcourt, Nigeria.
Department of Business Administration, University of Gothenburg, Sweden.
College of Creative Industry, Srinakharinwirot University, Thailand.
College of Creative Industry, Srinakharinwirot University, Thailand.
As indústrias de manufatura, química e de processo frequentemente empregam controladores lógicos programáveis (PLCs) em sistemas de automação industrial porque são muito eficazes e confiáveis em aplicações que exigem controle sequencial e sincronização de processos e peças auxiliares. Apesar de sua robustez, idealismo e tolerância a condições operacionais adversas, como ar impuro, umidade, vibração e ruído elétrico, os sistemas de controle baseados em PLC podem, no entanto, funcionar mal, levando a uma quantidade substancial de tempo de inatividade. Para determinar os métodos que foram empregados com mais frequência para aumentar a confiabilidade de sistemas ou componentes de 2010 a 2023, este estudo oferecerá tendências na análise de confiabilidade de sistemas. Para revisar artigos publicados nos últimos 14 anos, este estudo utilizou um processo sistemático de revisão da literatura. A análise de confiabilidade foi dividida em categorias. Os resultados indicaram que, embora o uso de modelos combinatórios e híbridos esteja em ascensão, a modelagem combinatória, que é o processo de criação de um modelo matemático para resolver um problema, pode ser usada para explicar essa tendência crescente. Os modelos híbridos, que usam soluções combinatórias e baseadas no espaço de estados, são comumente considerados os métodos mais avançados para avaliar a confiabilidade. Para análise de confiabilidade, modelos de espaço de estados têm sido utilizados com cada vez mais frequência. Este estudo ajudará outros pesquisadores a descobrir as lacunas na análise de confiabilidade que precisam ser preenchidas para escolher o melhor curso de ação para novas pesquisas.
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